Método para identificación de cultivos de arroz (Oryza sativa L.) con base en imágenes de satélite

Español; castellano. La presente investigación desarrolló un método de identificación de cultivos de arroz en algunas áreas de los departamentos de Cundinamarca y Tolima (Colombia), mediante imágenes de satélite Landsat 7 ETM+ y ASTER. El método integra diversos procesos, a saber: pre-procesamiento de imágenes; elaboración de máscaras basadas en valores de NDVI y de textura promedio, a través de procedimientos de lógica difusa; procesamiento digital mediante análisis de componentes principales; extracción de endmembers mediante visualizador n-dimensional; clasificación de coberturas por SAM, y evaluación de resultados. El método permitió identificar los cultivos de arroz con una exactitud global superior al 70% y valores kappa entre 0,45 y 0,74. Esto permite considerarlo como una buena estrategia de generación de información sobre áreas cultivadas cuando se busca apoyar la toma de decisiones en la agricultura. Palabras clave: NDVI, endmember, SAM, textura promedio.

Inglés. A method for identifying rice crops through Landsat 7 ETM+ and ASTER satellite images was developed in some areas of the departments of Cundinamarca and Tolima (Colombia). The method integrates image preprocessing, creation of NDVI and average texture data based masks by means of fuzzy logic; digital processing through principal component analysis; endmember extraction through n-dimensional display; SAM classification of coverage areas, and evaluation of results. The method allowed the identification of rice crops with a global accuracy of more than 70% and appropriate kappa values (i.e., ranging from 0.45 to 0.74). Based on the results, the method can be said to constitute a good approach to the generation of cropping area information intended to support decision making in agriculture. Key words: NDVI, endmember, SAM, average texture.